基于拓扑约束的3D点云实例分割算法研究

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【作者】肖易勇
【学位名称】硕士
【学位年度】2023
【学位授予单位】太原师范学院
【导师姓名】阴桂梅
【关键词】点云实例分割持续同调拓扑数据分析深度学习
【摘要】随着3D感知设备的进步,人们对3D领域的感知任务愈发关注。基于点云的研究成为了3D领域的重要方向。近年来,涌现了许多基于深度学习的大规模点云的优秀工作。然而,在3D点云实例分割任务上仍然具有较大的挑战。3D点云实例分割中,实例级别的几何信息与拓扑信息的挖掘与约束是之前工作的探索重点。但现有算法大多直接基于神经网络进行信息挖掘与监督优化。这将导致以下问题:神经网络的方式对于实例的连接组件、孔洞、空腔等重要拓扑特征难以直接拟合,模型分割的结果容易损失重要拓扑结构。这些模型在训练中与推理中缺乏实例级别...
【文献类型】学位论文